APLICAÇÃO DA ANÁLISE ENVOLTÓRIA DE DADOS (DEA) COMO FERRAMENTA DE GESTÃO DE DESEMPENHO ORGANIZACIONAL PARA EMPRESAS DO AGRONEGÓCIO

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1 XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO. APLICAÇÃO DA ANÁLISE ENVOLTÓRIA DE DADOS (DEA) COMO FERRAMENTA DE GESTÃO DE DESEMPENHO ORGANIZACIONAL PARA EMPRESAS DO AGRONEGÓCIO Jorge Ribeiro de Toledo Filho (FURB) Amilton Fernando Cardoso (FATEC) CELIO CORREA DOS SANTOS (UNIASELV) Resumo: O agronegócio brasileiro vem crescendo nos últimos anos pela agregação de valor aos produtos e verticalização das suas operações, trazendo desafios gerenciais para sua permanência no mercado. O objetivo deste artigo é avaliar o deesempenho organizacional no agronegócio brasileiro, mais especificamente no setor de celulose e papel, por meio da aplicação da Análise Envoltória de Dados (DEA). A pesquisa se caracteriza como sendo descritiva e quantitativa. O processo de amostragem não é probabilístico, pois baseia-se em um universo restrito de nove empresas do setor, escolhidas dentre as constantes na publicação das 500 Maiores e Melhores da Revista Exame (2006). As informações contábilfinanceiras são baseadas no ano de O principal resultado alcançado da pesquisa foi o de proporcionar uma nova percepção sobre alguns indicadores de desempenho, de empresas do agronegócio, que não se encontram disponíveis aos gestores e ao mercado em geral por meio dos balanços e tradicionais análises de índices contábilfinanceiros. Nesta avaliação do desempenho organizacional, não só mensurou-se um indicador de desempenho multicriterial, mas procurou-se entender as necessidades de alteração nos níveis de input e output, que possam fazer com que empresas não eficientes se tornem eficientes. Palavras-chaves: Agronegócio, Papel e Celulose, Desempenho, DEA.

2 APLICAÇÃO DA ANÁLISE ENVOLTÓRIA DE DADOS (DEA) COMO FERRAMENTA DE GESTÃO DE DESEMPENHO ORGANIZACIONAL PARA EMPRESAS DO AGRONEGÓCIO 1 Introdução As empresas de agronegócio desempenham um papel muito importante na economia brasileira, o que sugere que estudos sejam realizados para maior compreensão desta realidade. Neste contexto se insere o setor de papel e celulose, que é um dos mais competitivos da economia brasileira. Verifica-se assim que este novo ambiente exige das empresas uma capacidade de adaptação rápida, que demanda o desenvolvimento de novas habilidades e atitudes. Os competidores que conseguem enxergar isso mais rapidamente conseguem se adaptar aos novos cenários conjunturais, em virtude de controlarem melhor as forças que agem sobre o setor, definirem mais eficientemente estratégias e aplicarem métodos de gestão mais facilmente adaptados à realidade econômica e setorial. A crescente necessidade de uma maior eficiência nos processos produtivos dentro do âmbito do agronegócio, devido principalmente ao aumento da concorrência, torna evidente a importância de se possuir um sistema de controle que possa fornecer informações essenciais para o entendimento e aperfeiçoamento das atividades realizadas pelas empresas. Desta forma, num ambiente de competição globalizada, a análise e avaliação do desempenho se tornam cruciais para a sobrevivência de qualquer organização. Verificando-se a qualidade da performance por meio da utilização dos indicadores de desempenho, os gestores podem tomar decisões mais eficientes sobre as estratégias da organização, uma vez que possuem informações específicas para fins gerenciais. 2 Uma visão geral de agronegócio O termo agronegócio, é recente e está sendo cada vez mais utilizado pelas empresas e setores relacionados direta ou indiretamente com a atividade agropecuária (ROESLER E RIPPEL, 2005). Isto não significa que a agricultura ou pecuária deixaram de existir, mas as referências a estes setores contemplam outras empresas, estratégias e formas de gestão, que são determinantes para a competitividade de todos, caracterizando assim, a sua interdependência e inter-relacionamento. Para Roesler e Rippel (2005), no conceito do agronegócio abandona-se a tradicional matriz insumo-produto para utilizar-se do conceito de estrutura-conduta-desempenho da organização industrial. Assim, é fundamental compreender a estrutura do mercado em que o produto se insere, assim como, compreender a importância do enfoque sistêmico para a tomada de decisões empresariais. Para Muller et al. (2006), a estrutura é caracterizada principalmente pela quantidade de vendedores e compradores, pela parcela de mercado desses elementos, pelo grau de diferenciação do produto e pela presença de barreiras à entrada de novos concorrentes. Já a conduta representa as estratégias adotadas pelos agentes e pelas políticas inerentes ao mercado (precificação, inovação, cooperações e rivalidade, dentre outras). Por sua vez, o desempenho é o resultado da estrutura e das condutas tomadas dentro de uma indústria. Apesar do sentido causal básico caracterizado pela estrutura provocar conduta e esta causar desempenho, outras relações de feedback ocorrem, onde, por exemplo, conduta 2

3 também afeta estrutura, por meio do comportamento estratégico, desempenho afeta a estrutura, por meio de lucratividade e outros fatores. Assim sendo, as relações entre estrutura, conduta e desempenho são bastante complexas e interativas, tornando o sentido do fluxo de causalidade multidirecional e dinâmico (MULLER et al., 2006) Lopes (2005) complementa que a compreensão do agronegócio, em todos os seus componentes e inter-relações, é uma ferramenta indispensável a todos os tomadores de decisão para obtenção de máxima eficiência. Por isso é fundamental compreender o agronegócio dentro de uma visão de sistemas que engloba os setores pré-produção, produção e pós-produção. Para Herrera et al. (2005) a constituição dos Complexos Agroindustriais é vista como a integração entre as indústrias que produzem para a agricultura, a agricultura propriamente dita e as agroindústrias processadoras. A formação de um CAI necessita da participação de um conjunto de Cadeias de Produção Agroindustrial (CPA) associadas a um produto ou famílias de produtos. Percebe-se, atualmente, entre os países em desenvolvimento um grande avanço na fase de liberação internacional do comércio agro - alimentar (CALLEGARO, 2005). Os países estão cada vez mais conscientes de sua interdependência global e reconhecem neste contexto oportunidades de expansão de mercados para países que apresentam limitações na produção agrícola. Questões relacionadas aos alimentos e à agricultura têm funções críticas na segurança e na sustentabilidade de um país. Por conta disso, países como o Brasil vêm no agronegócio um grande potencial de auto-afirmação no panorama mundial. Nesta perspectiva, no Brasil, cerca de 80% da produção de alimentos é consumida internamente e 20% são embarcados para mais de 290 países. O país tem 388 milhões de hectares de terras agricultáveis férteis e de alta produtividade, dos quais 90 milhões ainda não foram explorados (RIBEIRO et al, 2005). São observadas nesse setor, grandes vantagens competitivas e comparativas, e uma das principais alternativas para que o país aumente sua integração à economia mundial. Ribeiro et al. (2005) afirmam que este seguimento está se desenvolvendo de forma competitiva, eficiente e moderna, tendo a seu favor um clima diversificado, chuvas regulares, energia solar abundante e quase 13% de toda a água doce disponível no planeta. Tudo isso tem levado o Brasil a uma situação onde se obteve nos últimos anos um crescimento de produtividade agrícola de cerca de 80% e de produção agrícola de cerca de 110%. Dessa forma, se o Brasil souber aproveitar mais as suas potencialidades, poderá se consolidar como um dos líderes e grande potência mundial neste ramo. (AGUIAR et al., 2006; PERSCH e BITENCOURT, 2005; RIBEIRO et al., 2005) Para Zilli et al. (2005) e com Callado et al. (2006a), isso é corroborado pela consolidação do nosso país como campeão de exportações, com desempenho excepcional da soja, do açúcar, do tabaco, da carne bovina e avícola: a) Vende 82% do suco de laranja distribuído no mundo; b) Detém 38% do mercado mundial de soja em grão e 28% do de café em grão in natura; c) É o primeiro em venda de frangos; d) É o maior produtor de cana de açúcar e o maior exportador mundial de álcool (biocombustível); e) Ocupa o primeiro lugar no ranking mundial de couro curtido e calçado de couro; f) Assumiu a liderança do mercado mundial de carne bovina. Marinheiro et al. (2005) mencionam que a estratégia governamental para estimular ainda mais o crescimento do agronegócio no Brasil inclui grandes grupos de ações: políticas 3

4 públicas que garantam renda ao produtor rural; uma organização privada capaz de assumir as responsabilidades que o mercado global exige, de uma forma compartilhada com a ação pública e com uma firme negociação internacional, nos fóruns multilaterais ou bilaterais em que o Brasil defenderá o acesso ao mercado do nosso agronegócio contra o protecionismo dos países. Os desafios nesse caminho também são muitos, sendo o principal reduzir as duas principais vulnerabilidades do Brasil: a questão social e o setor externo são fatores que estão impedindo o avanço do Brasil rumo ao desenvolvimento sustentado, ampliando os desníveis econômicos e sociais da população. 3 Desempenho e agronegócio Para Callado et al. (2006a e 2006b), todas as empresas necessitam de um sistema de avaliação de desempenho, uma vez que a realização contínua do processo de avaliação permite que a empresa conheça a eficiência de suas ações. A definição dos indicadores de desempenho a serem utilizados, continuam os autores, faz parte de uma seqüência lógica de procedimentos para desenvolvimento e implementação de um sistema de mensuração e avaliação de desempenho. Assim sendo, determinar quais as medidas que devem ser realizadas depende da complexidade do processo que se deseja avaliar, da sua importância em relação às metas estabelecidas pela empresa e da expectativa de uso gerencial posterior destes dados. Para Benites et al. (2005) a maneira mais concisa de mensurar o desempenho dos negócios é via análise de indicadores contábil-financeiros. Sob esta ótica, o desempenho é medido por meio de dados objetivos, onde as principais fontes de recursos para as pesquisas são relatórios publicados contendo as informações contábil-financeiras das empresas. Para Callado et al. (2006a e 2006b), os indicadores de desempenho são ferramentas centrais, que permitirem o acompanhamento das principais variáveis de interesse da empresa e possibilitam o planejamento de ações visando melhorias de performance. Além disso, estes permitem verificar a propriedade com que as decisões foram tomadas e, eventualmente, corrigir e readequar o processo vigente de gestão. Este conjunto de indicadores quando bem construído é capaz de abordar a questão do desempenho sob a ótica mercadológica e sob a ótica do uso dos insumos, ou seja, estes são capazes de justificar a competitividade de uma determinada empresa, já que mostra sua eficiência na utilização dos insumos para produção de produtos e serviços. Cabe ressaltar que isso só é válido quando o modelo de desempenho é relativo, ou seja, considera a eficiência de cada unidade sob análise como uma resultante de seus indicadores em relação aos das outras empresas. Isso pode ser corroborado quando se analisam as palavras de Benites et al. (2005), que dizem que o desempenho é o resultado das estratégias competitivas adotadas mediante o nível de concorrência vigente. Este desempenho pode ser analisado positivamente, quando as estratégias cumprem seu papel de garantir vantagem competitiva, como também, negativamente, quando as estratégias revelam-se incapazes de atender os objetivos propostos Para Benites et al. (2005) dada a concepção que as empresas devem somar esforços visando à melhora do desempenho empresarial por meio da gestão de indicadores de desempenho, a definição de variáveis que denotem a visão estratégica do negócio e do mercado, com o objetivo de manter e sustentar os níveis de competitividade, tornam-se imprescindíveis para auxiliar o processo de tomada de decisão. Herrera et al. (2005) menciona que do ponto de vista das teorias de concorrência, a competitividade pode ser definida como a capacidade sustentável de sobreviver e crescer em 4

5 mercados correntes ou novos mercados. Assim, a competitividade é uma medida de desempenho das firmas individuais, dependentes de relações sistêmicas, onde a presença de fornecedores e distribuidores competitivos permite maiores ganhos de vantagem competitiva mediante os concorrentes. Cabe destacar ainda que a competitividade passada decorre de vantagens competitivas já adquiridas, enquanto que a competitividade futura decorre inovações em processo e produto, ação estratégica, marketing e recursos humanos. Para Benites et al. (2005) um modelo de medida de desempenho adequado para empresas que atuam em ambientes de alta competitividade, deve traduzir a visão e a estratégia empresarial de forma a avaliar seus esforços de maneira integrada. Há, portanto a necessidade da aplicação de medidas de desempenho não somente focada no controle, mas também em estratégia. A investigação do desempenho pode ser conduzida pela determinação de medidas de eficiência que são normalmente representadas por funções de fronteira, em que as firmas eficientes posicionam-se necessariamente sobre a fronteira. No que se refere à ótica da produção, essas firmas conseguem produzir o máximo possível, diante de suas restrições. Assim, uma medida de ineficiência seria a distância que uma unidade de produção encontrase da fronteira. Benites et al. (2005) cita que uma empresa é uma entidade que está em constante interação com o ambiente, isto é, consiste num sistema aberto que processa recursos para gerar bens/serviços, ou seja, combina fatores produtivos (inputs) para entregar bens/serviços (outputs) como resultado. Deste modo a empresa influencia e sofre influência do meio ambiente. Nesta dinâmica, continuam os autores, a discussão a cerca da melhor maneira de extrair resultados satisfatórios por meio da relação input-output assume alto grau de relevância, não somente para as empresas, mas também, para a comunidade em geral, pois os reflexos sociais e econômicos da produtividade, assumem proporções generalizadas. No contexto do que foi abordado sobre performance, até este ponto, cabe destacar quatro características dos sistemas de análise e avaliação do desempenho organizacional: ter caráter relativo, utilizar variáveis financeiras, determinar funções de fronteira e trabalhar com a relação input-output. Estas são exatamente as principais características da modelagem que será utilizada neste estudo. São inúmeras as variáveis do mundo empresarial passíveis de mensuração. No entanto, não existem, ainda, modelos de avaliação de performance únicos para todas estas variáveis. A solução encontrada pelos gestores é a utilização de uma série de metodologias de avaliação capazes de tratar os diferentes elementos da organização. Essas técnicas produzem resultados isolados, uma vez que não consideram a multiplicidade de fatores numa única análise. Neste sentido, a Análise Envoltória de Dados (DEA), apresenta-se como uma medida de desempenho capaz de comparar a eficiência de várias unidades operacionais similares mediante a consideração explícita do uso de suas múltiplas entradas para a produção de múltiplas saídas. Desta forma, esta metodologia faz com que a decisão fique orientada por um único indicador construído a partir de várias abordagens de desempenho diferentes. Portanto, como congrega diversas perspectivas, a técnica promove uma melhor percepção multicriterial da performance organizacional. Macedo (2004) destaca que, a metodologia DEA, teve origem no trabalho de Farrel (1957), caracteriza-se como uma técnica não paramétrica que permite lidar com várias saídas (outputs) e entradas (inputs), com o objetivo de analisar, comparativamente, unidades independentes se refere ao seu desempenho, ou seja, à eficiência de cada unidade. 5

6 Lins e Meza (2000) salientam que, a DEA se propõe a analisar a relação recursos/produção, ou ainda, entradas/saídas, envolvida na avaliação do desempenho de unidades organizacionais, indicando os fatores que interferem positiva ou negativamente a eficiência destas. Sendo assim, um dos maiores benefícios do uso da DEA é o conjunto de unidades de referência que pode ser usado como benchmarking na melhoria do desempenho das unidades menos eficientes. Estes benchmarks indicam o que precisa ser modificado nos inputs e outputs e como melhorá-los para transformar unidades ineficientes em eficientes. A Análise Envoltória de Dados (DEA), para Zhu (2000), representa uma das mais adequadas ferramentas para avaliar a eficiência, em comparação com ferramentas convencionais. Os resultados de DEA são mais detalhados do que os obtidos em outras abordagens, servindo melhor ao embasamento de recomendações de natureza gerencial. Sendo assim, os autores destacam as seguintes características desta ferramenta: a) Não requer a priori uma função de produção explícita; b) Examina a possibilidade de diferentes, mas igualmente eficientes combinações de inputs e outputs; c) Localiza a fronteira eficiente dentro de um grupo de unidades analisadas e d) Determina, para cada unidade ineficiente, subgrupos de unidades eficientes, os quais formam seu conjunto de referência. São várias as formulações dos modelos de DEA encontradas na literatura, conforme dizem Charnes et al. (1994), entretanto dois modelos básicos DEA são geralmente usados nas aplicações. O primeiro modelo chamado de CCR (CHARNES, COOPER e RHODES, 1978), também conhecido como CRS (Constant Returns to Scale), avalia a eficiência total, identifica as DMUs eficientes e ineficientes e determina a que distância da fronteira de eficiência estão as unidades ineficientes. O segundo, chamado de modelo BCC (BANKER, CHARNES e COOPER, 1984), também conhecido como VRS (Variable Returns to Scale), utiliza uma formulação que permite a projeção de cada DMU ineficiente sobre a superfície de fronteira (envoltória) determinada pelas DMUs eficientes de tamanho compatível. No caso das formulações, além das da escolha entre CRS e VRS existe a necessidade de fixação da ótica de análise (orientação input ou orientação output). Coelli et al. (1998) dizem que a abordagem DEA baseada nas entradas (inputs) busca maximizar as quantidades de produtos, isto é, maximizar uma combinação linear das quantidades dos vários produtos da empresa. Já para uma abordagem baseada nas saídas (outputs), busca-se minimizar as quantidades de insumos, isto é, minimizar uma combinação linear das quantidades dos vários insumos da empresa. Macedo (2005) destaca que, dentre as propriedades que levaram esta técnica a ser adotada como o método de análise de vários estudos, pode-se destacar as seguintes: a) É uma alternativa aos métodos tradicionais de análise de tendência central e custobenefício, pois os outliers (valores que estão bem afastados da mediana ou média dos dados), não são apenas desvios em relação ao comportamento mediano ou médio dos dados, mas pontos que podem ser possíveis benchmarks para serem estudados pelas demais unidades (aprender com os melhores daquele segmento); b) Identificação das dimensões da ineficiência relativa de cada uma das unidades comparadas, bem como do índice de eficiência de cada uma; c) É baseado em informações individuais de cada unidade, também chamada de DMU (Decision Making Unit), sendo possível utilizar múltiplos outputs e múltiplos inputs, além da possibilidade das variáveis estarem em unidades completamente diferentes; d) Permite que sejam identificadas qualidades comuns entre os mais/menos eficientes. 6

7 4 Metodologia da pesquisa Esta pesquisa pode ser caracterizada, como sendo descritiva e quantitativa, pois se procura por meio da aplicação da Análise Envoltória de Dados às informações das empresas que fazem parte da amostra, expor características a respeito da performance destas (VERGARA,2004),. O processo de amostragem é não probabilístico, pois parte-se de um universo naturalmente restrito, já que as empresas foram escolhidas entre as constantes da publicação utilizada. Isso traz algumas limitações de inferência, mas não invalida os resultados da pesquisa, uma vez que as empresas desta listagem são, assumidamente, representativas de boas práticas gerenciais. A pesquisa foi feita a partir de dados secundários colhidos na edição de 2006 da Revista Exame Melhores e Maiores. Para o ramo papel e celulose, a publicação apresenta informações disponíveis de 15 organizações, classificadas em ordem decrescente em relação aos pontos ganhos, segundo a perspectiva de avaliação da revista. No entanto, em função da existência de dados incompletos, em relação a algumas variáveis, a amostra foi reduzida à nove empresas. De cada uma das empresas de papel e celulose selecionadas, foram coletadas informações disponíveis referentes aos seguintes indicadores: Valor do Imobilizado, Número de Empregados, Lucro Líquido Ajustado, Lucro Operacional e Riqueza Criada. A seguir, temse uma descrição sucinta de cada índice: a) Valor do Imobilizado IMB (input 01): Representa a aplicação no imobilizado, ou seja, na infra-estrutura de produção. É um dos principais insumos produtivos utilizados. Sendo assim, é um indicador do tipo quanto menor, melhor. Logo é tratado na análise como um input. b) Número de Empregados EMP (input 02): Representa o quantitativo da força de trabalho. É, também, um dos principais insumos produtivos utilizados. Sendo assim, é um indicador do tipo quanto menor, melhor. Logo é tratado na análise como um input. c) Lucro Líquido Ajustado LL (output 01): Representa o resultado contábil-financeiro final. É o lucro líquido apurado depois de reconhecidos os efeitos da inflação nas demonstrações contábeis. Sendo assim, é um indicador do tipo quanto maior, melhor. Logo é tratado na análise como um output. d) Lucro Operacional EBITDA (output 02): Representa o resultado operacional, ou seja, o lucro antes de descontar os juros, os impostos sobre o lucro, a depreciação e a amortização. Sendo assim, é um indicador do tipo quanto maior, melhor. Logo é tratado na análise como um output. e) Riqueza Criada RIQ (output 03): Representa o valor adicionado pela empresa. É a contribuição da empresa na formação do produto interno bruto (PIB) do país. Sendo assim, é um indicador do tipo quanto maior, melhor. Logo é tratado na análise como um output. Essas variáveis foram escolhidas por uma série de motivos. Os inputs, por representarem as principais medidas de sacrifício em uma operação no ramo de papel e celulose. E os outputs, por representarem ganhos contábil-financeiros relevantes. Especificamente, os ganhos contábil-financeiros estão destacados em virtude de vários estudos apontarem para estes fatores como sendo os grandes indicadores de lucratividade, sob diferentes perspectivas. Um grande número de diferentes variáveis, como as apresentadas acima, pode ser utilizado para avaliar a eficiência de unidades organizacionais, tais como empresas do 7

8 agronegócio, onde cada uma destas pode ser vista como um vetor de desempenho que representa um diferente aspecto da performance. Estes seriam modelos de avaliação de performance monocriteriais. O que se busca neste artigo é apresentar uma metodologia multidimensional, na qual seja possível avaliar o desempenho de empresas do ramo de papel e celulose de modo multicriterial, ou seja, considerando de maneira integrada todos os vetores de desempenho apresentados. Isto é feito por meio da utilização da Análise Envoltória de Dados (DEA), que mostra o quanto uma empresa é eficiente, no tratamento de seus inputs e outputs, em relação às outras. Esta análise fornece um indicador que varia de 0 a 1 ou de 0 % a 100 %, sendo que somente as empresas que obtêm índice de eficiência igual a um é que são efetivamente eficientes, ou seja, fazem parte da fronteira eficiente. Em termos práticos, o modelo procura identificar a eficiência de uma empresa comparando-a com os melhores desempenhos observados. Lins e Meza (2000) ressaltam que um caminho intuitivo para introduzir DEA é por meio de forma de razão. Para cada DMU, procura-se obter uma medida de razão de todos os outputs sobre todos os inputs. Ou seja, a modelagem procura encontrar os pesos ótimos uj e vi para a resolução do seguinte problema de programação matemática: Max E S.a.: c s j 1 m i1 uj s j 1 m i1 uj y vi x uj y vi x jk ik jc ic 1, k 0, j, 1, 2,..., c,..., n vi 0, i Neste modelo, que tem orientação a input, c é a unidade (DMU) que está sendo avaliada. O problema acima envolve a procura de valores para u e v, que são os pesos, de modo que maximize a soma ponderada dos outputs (output virtual ) dividida pela soma ponderada dos inputs (input virtual ) da DMU em estudo, sujeita a restrição de que esse quociente seja menor ou igual a um, para todas as DMUs. Esta função está sujeita à restrição de que, quando o mesmo conjunto de coeficientes de entrada e saída (os vários vi e uj) for aplicado a todas as outras unidades de serviços que estão sendo comparadas, nenhuma unidade excederá 100% de eficiência ou uma razão de 1,00. Para Coelli et al. (1998), este é um problema fracionário (não linear) de programação matemática de difícil solução, que pode ser facilmente resolvido transformando a relação em uma função linear, simplesmente considerando o denominador da função objetivo igual a um. Charnes et al. (1994) especifica que, o modelo DEA-CRS-I pode, então, ser apresentado da seguinte maneira: 8

9 Max E S.a.: c m i1 s j 1 s j 1 uj y u j, vi uj y vi x ic jk jc 1 - m i1 vi x ik 0, x, y. 0, k 1, 2,...,c,..., n O modelo DEA-CRS-I é utilizado para a análise dos dados, pois tem-se dois inputs e um output em cada modelo de análise. Logo, a modelagem, além de avaliar o desempenho das empresas, procura, em uma análise de benchmarking, melhorias nos níveis de insumos utilizados (imobilizado e pessoal) e de lucratividade (total, operacional e geração de riqueza). Em outras palavras, a análise procura, então, o incremento dos outputs (lucratividade) e/ou a redução dos inputs (insumos) necessários para a melhoria da performance. Para fins deste trabalho a avaliação do desempenho organizacional será conduzida sob três óticas: a da lucratividade total, a da lucratividade operacional e da geração de riqueza. Em todos os três modelos serão utilizados todos os inputs (Valor do Imobilizado e Número de Empregados) e um dos outputs (Lucro Líquido ou Ebitda ou Riqueza Criada). Cabe ressaltar que a construção destes modelos de análise teve como base não só a importância destes indicadores, mas principalmente a disponibilidade destes na fonte de dados secundária utilizada no estudo. Assim sendo, tem-se três modelos de avaliação de eficiência. Em relação à modelagem utilizada, obteve-se a eficiência de cada DMU por meio do uso de um software de DEA, apresentado por Meza et al. (2003), denominado SIAD (Sistema Integrado de Apoio à Decisão). A tabela 1 mostra as informações pertinentes às empresas que fizeram parte da amostra final: Tabela 1 Informações das empresas de celulose e papel sob análise DMU Lucro Líquido Ajustado (em US$ milhões) Riqueza Criada (em US$ milhões) Ebitda (em US$ milhoes) Aplicação no Imobilizado (em US$ milhões) N de Empregados 1 194,70 495,00 361,60 187, ,30 717,60 495,50 149, ,10 180,00 153,80 189, ,00 144,80 33,90 55, ,80 191,20 63,50 25, ,30 654,80 409,70 244, ,80 536,30 322,30 140, ,80 211,70 116,10 37, ,90 178,70 138,30 96, Fonte: Revista Exame (2006). 5 Análise dos resultados Com base nas informações das empresas sob análise, montou-se os modelos de avaliação de eficiência para o ano de Em todas as análises, utilizou-se o modelo DEA- CRS, com orientação input, tanto para obter-se a eficiência de cada DMU, quanto para 9

10 analisar-se as mudanças nos níveis de inputs e outputs nas empresas ineficientes, para que as mesmas se tornassem eficientes. A tabela 2 mostra os indicadores de eficiência obtidos pela metodologia aplicada. Tabela 2 Eficiência das empresas sob análise DMU Modelo LL Modelo EBITDA Modelo RIQ 1 38,47% 57,97% 52,97% 2 100,00% 100,00% 100,00% 3 20,18% 35,74% 28,89% 4 7,91% 18,51% 44,10% 5 58,53% 76,13% 100,00% 6 23,77% 50,44% 55,23% 7 22,57% 68,83% 58,83% 8 100,00% 93,16% 95,80% 9 9,98% 43,17% 34,96% Fonte: elaborado pelos autores (2008). Verifica-se, quanto ao desempenho, que apenas a DMU 2 foi eficiente nos três modelos. Esta foi seguida pela DMU 8 que foi eficiente no modelo com LL e obteve bons desempenhos (próximos a 100 %) nos outros modelos (EBITDA e RIQ). Na verdade, estas empresas foram as que melhor combinaram os input (menor) e outputs (maiores). Assim sendo, a DMU 2 não precisa melhorar em nada seu desempenho, enquanto que a DMU 8 precisa de pequenas alterações em seus inputs e/ou outputs para se tornar eficiente. Já as DMU s 3, 4 e 9, que possuíam, em geral, índices de eficiência baixíssimos, necessitam de mudanças radicais. Ainda na questão de eficiência, procedeu-se uma análise das empresas em relação a alguns parâmetros disponíveis na publicação utilizada: ter negócios na Bolsa de Valores, Nível de Exportações e Tamanho da Empresa. Procura-se identificar se o fato da empresa ser grande, ter maior parte de seu mercado no exterior e ter ações em bolsa têm algum reflexo no desempenho destas. Isto porque se tem a hipótese de que empresas maiores, com ações em bolsa e com consumidores no exterior deveriam ter um desempenho superior. O que se percebeu é que a análise em relação a ter ações em bolsa não foi conclusiva. Isso porque se observou bons desempenhos tanto para empresas com ações em bolsa (caso da melhor empresa DMU 2), quanto para empresas sem ações em bolsa (caso da segunda e terceira melhores empresas DMU s 8 e 5). Isso também foi observado em relação a ter grande parte do faturamento exportado, já que apesar da melhor empresa (DMU 2) ter mais de 90% de seu faturamento em exportações, esse grande percentual não se repete nas DMU s 8 e 5, que têm apenas 28% e 5%, respectivamente, de suas vendas exportadas. Já em relação ao tamanho da empresa, medido pela Receita de Vendas, pôde-se perceber que os melhores desempenhos não estavam relacionados às maiores empresas. No caso dos resultados aqui apresentados, temos como melhores empresas as de porte intermediário, comparadas com as outras da amostra. Isso mostra que as organizações de pequeno e médio porte possuem totais condições de sobrevivência e de competição, pois não é o tamanho que gera a competitividade, mas sim o desempenho superior. Como dito anteriormente, além da análise de eficiência, procedeu-se uma análise de benchmarking, onde se procurou os valores ideais para os inputs (insumos) e para os outputs (lucratividades) das DMU s ineficientes, tendo como base de referência as empresas eficientes. Para as variáveis inputs é apresentada a necessidade média de redução em relação a 10

11 todos os modelos utilizados. Já em relação aos outputs são apresentados as necessidades de incremento de cada modelo. A tabela 3 mostra os estes valores ideais. Tabela 3 Necessidade de melhorias nos inputs e outputs DMU IMB EMP LL EBITDA RIQ 1 50,20% 54,05% 61,53% 42,03% 47,03% 2 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 3 80,67% 71,74% 79,82% 64,26% 71,11% 4 76,49% 80,49% 92,09% 81,49% 55,90% 5 21,78% 51,97% 41,47% 23,87% 0,00% 6 56,85% 57,77% 76,23% 49,56% 44,77% 7 49,92% 68,15% 77,43% 31,17% 41,17% 8 3,67% 22,90% 0,00% 6,84% 4,20% 9 70,63% 76,73% 90,02% 56,83% 65,04% Fonte: elaborado pelos autores (2008). Observa-se a necessidade de incremento que cada output de cada DMU ineficiente precisaria ter para que a mesma se tornasse eficiente. Além disso, percebe-se a necessidade de redução que cada input de cada DMU ineficiente precisaria ter para que a mesma se tornasse eficiente. Desta análise verifica-se que as empresas de menor desempenho são aquelas que, em média, necessitam de maiores mudanças nos níveis de inputs e/ou outputs. 6 Considerações finais Pôde-se perceber por meio do estudo que a modelagem DEA aplicada às empresas do setor de agronegócio, mais especificamente à indústria de papel e celulose, foi capaz de determinar o desempenho organizacional multicriterial, com base em indicadores contábilfinanceiros. Além disso, a modelagem apresentou pontos ótimos para os inputs e outputs das unidades não eficientes, tendo como base de referência as unidades eficientes. Além disso, percebe-se que a DMU 2 foi a empresa com melhor desempenho em todos os modelos de análise. Esta empresa representa um benchmark para todas as outras empresas em termos de melhoria nos níveis de input e output. As empresas com desempenho diferente de 100%, porém próximo da eficiência, necessitam de pequenas alterações. Ao contrário, aquelas unidades com baixíssimo desempenho necessitam de grandes e profundas transformações para que saiam do status de não eficiente para o patamar de eficiente. Os resultados desse estudo propõem uma nova percepção sobre a performance de empresas do agronegócio que não se encontram disponíveis aos gestores e ao mercado em geral por meio dos balanços e tradicionais análises de índices contábil-financeiros. Ou seja, a partir de informações que não estariam disponíveis pelas técnicas convencionais, os resultados da Análise Envoltória de Dados podem proporcionar melhores condições de competitividade a essas empresas, principalmente quando interpretadas e usadas com os conhecimentos e julgamentos próprios da alta administração sobre suas operações. A pesquisa sobre o tema, deve ter continuidade por meio de uma melhor visão dos vetores de desempenho que mais contribuem para uma mensuração mais apurada da eficiência organizacional, aplicando a metodologia aqui apresentada e discutida a outros segmentos do agronegócio no Brasil. Referências 11

12 AGUIAR, P. S.; BORBA, M. M. Z; SILVA, P. R. C. Evolução do Desempenho Econômico-Financeiro das Maiores Empresas do Agronegócio Brasileiro, In: XLIV SOBER Sociedade Brasileira de Economia e Sociologia Rural, 44, Anais... Fortaleza: SOBER, 2006a, 1 CD. BANKER, R. D.; CHARNES, A.; COOPER, W. W. Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science. v. 30, n. 9, BENITES, A. T.; SPROESSER, R. L.; SAUER, L. Productivity in Food Retail Brasilian In: Congresso do Programa de Estudos dos Negócios do Sistema Agroindustrial, 6, Ribeirão Preto: Anais... 1 CD. CALLADO, A. A. C.; CALLADO, A. L. C.; ALMEIDA, M. A. Utilização de Indicadores de Desempenho em Agroindústrias Paraibanas. In: XLIV SOBER Sociedade Brasileira de Economia e Sociologia Rural, 44, Anais... Fortaleza: SOBER, 2006a, 1 CD. Indicadores de Desempenho não-financeiros no Agronegócio: um estudo exploratório. In: XLIV SOBER Sociedade Brasileira de Economia e Sociologia Rural, 44, Anais... Fortaleza: SOBER, 2006a, 1 CD. CALLEGARO, D. Indentifying Motivational Factors for the Organic Wine Consumption na exploratory study. In: V PENSA Congresso do Programa de Estudos dos Negócios do Sistema Agroindustrial, 6, Anais Ribeirão Preto: PENSA, 2005, 1 CD. CHARNES, A.; COOPER, W. W.; RHODES, E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units. European Journal Of Operational Research. v. 2, n. 6, CHARNES, A.; COOPER, W. W.; LEWIN, A. Y.; SEIFORD, L. M. Data Envelopment Analysis. 2. ed. Boston: KAP, COELLI, T.; RAO, D. S. P.; BALTESE, G. E. An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis. Boston: KAP, FARREL, M.J. The Measurement of Productive Efficiency. Journal of the Royal Statistical Society. v. 120, series A, n. 3, p , HERRERA, V. E.; ABREU, de A.; STOCO, M. C. M.; LOPES, L. O.; BARBOSA, D. H. A Competitividade da Agroindústria Sucroalcooleira do Brasil e o Mercado Internacional: barreiras e oportunidades. In: SOBER Sociedade Brasileira de Economia e Sociologia Rural 43, Ribeirão Preto. Anais... SOBER, 2005, 1 CD. LINS, M. P. E.; MEZA, L. Â. Análise Envoltória de Dados e Perspectivas de Integração no Ambiente de Apoio à Decisão. Rio de Janeiro: COPPE/UFRJ, LOPES, A. B. L. Efeitos da Integração Vertical na Sustentabilidade dos Empreendimentos Rurais: casos de sucesso no Estado de São Paulo. In: V ABAR. Congresso Brasileiro de Administração Rural, 5, Campinas. Anais... ABAR, 2005, 1 CD. MACEDO, M. A. S. A Utilização da Análise Envoltória de Dados (DEA) na Consolidação de Medidas de Desempenho Organizacional. In: XI Congresso Brasileiro de Custos, 11, 2004, Porto Seguro. Anais... Porto Seguro: ABC, CD. MARINHEIRO, C. E.; PRATES, G. A.; PIMENTEL, R. C. Portais Eletrônicos e o Agronegócio. In: V ABAR Congresso Brasileiro de Administração Rural, 5, Anais... Campinas: ABAR, 2005, 1 CD. MEZA, L. A.; BIONDI NETO, L; SOARES DE MELLO, J. C. C. B.; GOMES. E. G.; COELHO, P. H. G. SIAD Sistema Integrado de Apoio à Decisão: uma implementação computacional de modelos de análise de 12

13 envoltória de dados. In: VI SPOLM SIMPÓSIO DE PESQUISA OPERACIONAL DA MARINHA, 6, 2003, Rio de Janeiro. Anais... Rio de Janeiro: CASNAV, CD. MULLER, C. A. S.; SANTOS, J. C.; AGUIAR, D. R. D. Análise de Desempenho na Cadeia Bovina no Estado de São Paulo. In: XLIV SOBER Sociedade Brasileira de Economia e Sociologia Rural, 44, Anais... Fortaleza: SOBER, 2006a, 1 CD. PERSCH, G.; BITENCOURT, M. B. O Agronegócio e seus efeitos sobre a Renda dos Produtos de Arroz de Uruguaiana ( ). In: V ABAR Congresso Brasileiro de Administração Rural, 5, Anais... Campinas: ABAR, 2005, 1 CD. RIBEIRO, E. D.; RIBEIRO, K. C. S.; ROGERS, P. A Aplicação da Contabilidade de Custos no Setor Agropecuário: um estudo de caso. In: V ABAR Congresso Brasileiro de Administração Rural, 5, Anais... Campinas: ABAR, 2005, 1 CD. ROESLER, D. A.; RIPPEL, V. Avaliação e Análise da Gestão do Programa de Desenvolvimento Regional: um estudo do Projeto Agropolo Oeste Pr. In: V ABAR Congresso Brasileiro de Administração Rural, 5, Anais... Campinas: ABAR, 2005, 1 CD. VERGARA, S. C. Projetos e Relatórios de Pesquisa em Administração. 5. ed. São Paulo: Atlas, ZILLI, J. B.; BRAGATO, I. R.; ZEN, S. D. O papel da Mão-de-Obra na Administração da Produção nas Propriedades Rurais Brasileiras: o caso da produção de frango de corte. In: V ABAR Congresso Brasileiro de Administração Rural, 5, Anais... Campinas: ABAR, 2005, 1 CD. ZHU, J. Multi-factor Performance Measure Model with Application to Fortune 500 Companies. European Journal of Operational Research. v. 123, n. 1, p ,